我正在尝试使用keras调谐器来调整LSTM神经网络，以使用kaggle数据集来检测一篇文章是否为假新闻。/engine/input_spec.py", line 223, in assert_input_compatibilityValueError: Input/engine/input_spec.py", line 223, in assert_input_compatibility
str(tuple(shape)))
浏览 5提问于2021-05-19得票数 0
我有一个Keras模型，我训练它来预测下一个序列：fromtensorflow.keras.models import Sequential [
Input(shape= (500,5)), #500 arrays
浏览 2提问于2021-09-16得票数 0
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): model.add(LSTM(layers[0], input_shape=(1, 2), return_sequences=True))
model.add(LSTM(ValueError: sequential层的输入0与layer: expected ndim=3，found ndi
浏览 0提问于2021-07-03得票数 0
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valid_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_valid, y_valid))model.add(LSTM(16, return_sequences=True))
model.compileValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible
浏览 7提问于2020-09-19得票数 0
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我在尝试创建一个LSTM模型。在将数据传递到第一个LSTM层之前，我想添加一个Masking层。我可以在Keras中使用顺序方法来完成这个任务。见。(lstm_neurons)(masking)
cte = keras.layers.Dense\backend\tensorflow_backend
浏览 4提问于2018-12-13得票数 4
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在将嵌入层的输出传递给LSTM层时，我遇到了一个我无法识别的ValueError。我的模型是： def lstm_mod(self, n_cells,batch_size): x= tf.keras.layers.LSTM(n_cells)(embedding)
out = tf.keras.layers.
浏览 17提问于2021-04-23得票数 1
但是当我运行代码时，弹出了这个错误：我曾尝试更改lstm层中的input_shape=(10000,1)，但随后出现此错误：
ValueError: Errorwhen checking target: expected dense_39 to have shape (1,) b
浏览 0提问于2019-07-09得票数 0
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当使用下面的函数模式创建LSTM层时，会引发错误代码以复制问题from keras.layers import Input, LSTM, Dense
from keras.models import Model311, in assert_input_compatibilit
浏览 2提问于2019-05-03得票数 0
我正在寻求将LSTM层添加到keras模型中。层后： model.add(tf.keras.layers.LSTM(32)) 它向我展示了以下错误： ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras= spec.ndim:
浏览 36提问于2021-08-01得票数 0
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我正在尝试复制：model = Sequential()from keras.models import Sequential model = Sequential()
model.add(<e
浏览 2提问于2017-08-06得票数 1
在Keras中使用Time Series时，我遇到了这个错误： A Keras Model.Raises: """
raise ValueError('Invalid shape&#x
浏览 4提问于2018-01-18得票数 2
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LSTM和一维CNN层的合并
、、、、
1,activation='linear',input_shape=(x_train.shape[1:])))model.add(tf.keras.layers.LSTM(256))model.add(tf.keras.layers.L
浏览 1提问于2020-11-04得票数 2
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代码如下： keras.layers.LSTM(x.shape[1], return_sequences=True, input_shape=(x_lstm.shape[1],x_lstm.shape[2])),
keras.layers.LSTM(NORMAL_
浏览 2提问于2020-06-08得票数 8
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为什么下面的代码会提供ValueError: Input 0 is incompatible with layer dense_14: expected min_ndim=2, found ndim=1当我删除unroll=True时，它会起作用，这个参数不会影响LSTM的输出维度。from keras.models import Sequentialmodel = Sequential()
model.addfrom k
浏览 4提问于2017-07-20得票数 2
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我一直在我的LSTM层中收到这个错误。ValueError: Error when checking input: expected lstm_input to have 3 dimensions, but got array with shapeself.data.shape) self.model = Sequential()
self.model.add(LSTM
浏览 34提问于2020-05-21得票数 0
我在运行以下代码时收到错误： model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv1D(128, 5, activation='relu'), tf.keras.lay
浏览 49提问于2020-05-01得票数 0
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这将产生"ValueError: Input 0与图层lstm_16不兼容:预期的ndim=3，找到的ndim=2“5x5x122880是训练样本的瓶颈特征model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
似乎Keras的ValueError告诉我，在通过LSTM层运行它们之前，我应该重塑
浏览 21提问于2018-03-05得票数 1
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def kerasModel(inp_shape, activation, n): x = keras.layers.LSTM(50, name='lstm_0')(lstm_input)
x = keras.layers.Dropout(0.2, nam
浏览 3提问于2020-12-22得票数 0
这是我的密码： from keras.modelsimport Model
lstm_out = Bidirectional(LSTM(10, return_sequences=True))(input)
something = Flatten()(lstm
浏览 0提问于2018-10-28得票数 2
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我想让LSTM预测一个意甲联赛的时间，但我得到了那个错误。我的X_train和y_train形状(893, 93)(893,)def getModel(): model.add(tf.keras.layers.LSTM(100, activation='relu', input_shapey_trai
浏览 6提问于2021-06-09得票数 0
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